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    谷歌 DeepMind 推出 NaViT 模型 可顯著減少訓(xùn)練時間

    GoogleDeepMind推出了NaViT:一種新的ViT模型,它在訓(xùn)練過程中使用序列打包來處理任意分辨率和寬高比的輸入。該模型將圖像分割成小塊,并線性投影到令牌上,形成了這個模型的基礎(chǔ)。NaViT在廣泛的解決方案范圍內(nèi)都表現(xiàn)出色,為推理時間提供了平滑的性能-成本平衡,并且易于適應(yīng)新任務(wù)無需花費大量資金。

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